图书馆统计工作分析

随着图书馆各项业务的迅猛发展,图书馆统计工作应用越来越广泛,已成为图书馆管理工作的重要组成部分。图书馆统计工作具有数量性、综合性、多样性和连续性的特点。图书馆统计工作中还存在认识不足、缺乏统一标准及自动化系统设计有缺陷等问题。图书馆可以从注重统计工作制度化和标准化,建立统计档案以及加强统计工作的自动化、信息化、网络化建设等方面入手,加强图书馆的统计工作,使其更好地为图书馆科学管理服务。     

A More Powerful Test in Three-Level Cluster Randomized Designs

Abstract

Field experiments that involve nested structures frequently assign treatment conditions to entire groups (such as schools). A key aspect of the design of such experiments includes knowledge of the clustering effects that are often expressed via intraclass correlation. This study provides methods for constructing a more powerful test for the treatment effect in three-level cluster randomized designs with two levels of nesting (at the second and third levels). When the intraclass correlation structure at the second and third level is assumed to be known, the proposed test provides higher estimates of power than those obtained from the typical test based on level-3 unit means, because it preserves the degrees of freedom associated with the number of level-2 and level-1 units. The advantage in power estimates is more pronounced when the number of level-3 units (e.g., schools) is small and the samples are homogeneous (e.g., low-achieving schools).     

Exploring students' intuitive ideas of randomness using an iPod shuffle activity

This article presents an activity that engages students in considering characteristics of a random sequence, in this case, a randomly generated playlist of songs using the iPod shuffle feature. Students examine simulated sequences of randomly generated songs from a small music library in order to identify characteristics that are used to develop rules that they then apply to judge whether three suspicious lists are likely to be nonrandom.     

SDSM模型在海河流域统计降尺度研究中的适用性分析

全球气候变暖对陆地水循环会产生重大影响,统计降尺度方法是解决大尺度气候信息和小尺度水文响应的空间尺度不匹配问题的有效方法之一。选取NCEP/NCAR再分析日资料(简称NCEP)和HadCM3在A2和B2情景下的大气变量日资料(简称H3A2和H3B2),并选取海河流域上11个站点1961年～2000年日平均温度、蒸发皿蒸发量以及降水的实测资料,采用SDSM(the Statistical Down-Scaling Model)方法,进行海河流域气候变化特征量的降尺度研究。研究表明：①使用SMLR (Stepwise Multi-Line Regression)方法,可以在广阔的空间范围内优选出具有一定物理机制的适用于不同预报量的预报因子;②SDSM方法对日平均温度、蒸发皿蒸发量以及降水都能较准确模拟,其观测与模拟值的确定性系数分别可达99%,92%和73%以上;③SDSM方法在模拟极端事件时存在一定系统偏差,而且模拟的峰值略滞后。     

保护私有信息的统计量化规则挖掘

统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘中拥有重要和有用的地位。尽管集中式挖掘SQ规则的算法已经存在,但是集中式算法不能简单应用到分布式环境中,尤其涉及到分布式环境中各方的私有信息保护的时候。考虑数据分布共享的多方,在不泄漏各自的私有信息的情况下,合作完成SQ规则的挖掘问题。该问题属于保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究领域的问题。基于3个PPDM的基本工具,包括安全求和、安全求平均和安全求频繁项集的集合等,提交2个算法,共同完成水平划分数据下的保护私有信息的SQ规则挖掘。其中,一个算法安全计算置信区间,该区间用来检验规则的重要性;另一个算法安全挖掘规则。最后,给出算法的正确性、安全性和复杂性分析。     

An Expert System Helps Students Learn Database Design

Teaching and learning database design is difficult for both instructors and students. Students need to solve many problems with feedback and corrections. A Web‐based specialized expert system was created to enable students to create designs online and receive immediate feedback. An experiment testing the system shows that it significantly enhances student learning. The system also provides a more neutral learning environment in terms of personal factors such as gender and prior class work.     

数字图书馆统计标准框架设想

我国的数字图书馆建设已经全面展开 ,但很多方面的相对落后状况应当引起重视。数字图书馆统计标准的制定就是很重要的一方面 ,这是一个庞大的工程 ,涉及到各方面的协调统一。提出数字图书馆统计标准框架设想。参考文献 4。     

神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用

近两年来,神经机器翻译（Neural Machine Translation, NMT）模型主导了机器翻译的研究,但是统计机器翻译（Statistical Machine Translation, SMT）在很多应用场合（尤其是专业领域）仍有较强的竞争力。如何利用深度学习技术提升现有统计机器翻译的水平成为研究者们关注的主要问题。由于语言模型是统计机器翻译中最核心的模块之一,本文主要从语言模型的角度入手,探索神经网络语言模型在统计机器翻译中的应用。本文分别探讨了基于词和基于短语的神经网络语言模型,在汉语到英语和汉语到日语的翻译实验表明神经网络语言模型能够显著改善统计机器翻译的译文质量。     

深度学习在统计机器翻译领域自适应中的应用研究

统计机器翻译往往存在待翻译文本来源多样和领域不一致的问题。为了提升面向不同领域的文本的翻译质量,需要根据待翻译文本对训练语料进行筛选以达到领域自适应的目的。目前统计机器翻译的领域自适应方法以目标数据为基准,着重利用统计技术对训练数据或者翻译模型进行领域的适应调整,缺乏明确的领域标签。本研究在本组之前研究基础上利用深度学习中卷积神经网络 (Convolutional neural network, CNN）对短文本进行建模,构建合适的网络结构进行有监督学习,获取完整的句子语义信息,按照待翻译文本的领域信息对训练语料进行归类筛选,获取与待翻译文本领域一致的训练数据,并将其应用到统计机器翻译中。本文采用万方英文摘要在统计机器翻译系统上进行测试,仅利用部分训练数据就得到了超越原始训练数据BLEU 打分的翻译结果,证明了本研究的有效性和可行性。     

大数据视阈下档案学研究的困境和启示--基于CNKI档案类期刊的共词聚类分析

基于对CNKI档案类期刊的统计分析,本文探讨了大数据在我国档案领域内的研究现状,分析当前档案管理技术同非结构化的数据管理、资源转化效率同发挥档案的潜在价值、数据挖掘深度同个性化的用户利用需求之间的困境,并结合大数据理论指出其带给档案学研究的相关启示。